c语言编写的模拟退火算法的代码 以下是一个简单的C语言编写的模拟退火算法的代码示例: c. #include <stdio.h>。 #include <math.h>。 #include <stdlib.h>。 #include 。 #define N 100 // 待优化参数的个数。 #define T_INITIAL 100.0 // 初始温度。 #define T_FINAL 0.1 // 最终温度。 #define ...
// 模拟退火算法主体部分void simulatedAnnealing(Point *points, int *tour, int n) { double temperature = 10000.0; double coolingRate = 0.003; int *newTour = (int *)malloc(sizeof(int) * n); int *bestTour = (int *)malloc(sizeof(int) * n); int *currentTour = (int *)malloc(sizeof...
模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。 模拟退火的基本思想: (1)初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)，每个T值的迭代次数L (2)对k=1，……，L做第(3)至第6步： (3)产生新解S′ (4)计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价...
代码如下: 1/*2* 使用模拟退火算法(SA)求解TSP问题(以中国TSP问题为例)3* 参考自《Matlab 智能算法30个案例分析》4* 模拟退火的原理这里略去,可以参考上书或者相关论文5* update: 16/12/116* author:lyrichu7* email:919987476@qq.com8*/9#include<stdio.h>10#include<stdlib.h>11#include<string.h>12...
模拟退火(Simulated Annealing)算法解决TSP 概要 模拟退火算法是对爬山算法的优化,相比于爬山算法每步都在一定范围内寻求更优的解,模拟退火算法则概率接受比当前解差的解。这种寻求最优解的方式使模拟退火算法不易陷入局部最优。 是否接受某个解,使用Metropolis准则进行判断,其接受概率为: ...
模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm, SAA)的思想借鉴于固体的退火原理,当固体的温度很高的时候,内能比较大,固体的内部粒子处于快速无序运动,当温度慢慢降低的过程中,固体的内能减小,粒子的慢慢趋于有序,最终,当固体处于常温时,内能达到最小,此时,粒子最为稳定。模拟退火算法便是基于这样的原理设计而成。
总之,用 C 语言实现模拟退火算法解决组合优化问题是一个综合性的工程,需要深入理解算法原理,并在数据结构设计、参数设置、解的生成与搜索、接受准则、终止条件等多个方面精心设计与优化。只有把握好这些应用要点,才能充分发挥模拟退火算法在组合优化领域的优势,为解决实际复杂问题提供高效可靠的解决方案,推动相关领域的技术...
基于模拟退火算法的方程最值问题求解(c语言实现),–打个比方——将一个铁块加热至熔融态,并以此为最初状态,在此基础上不断降温,最终凝固,原
模拟退火算法能够分解为解空间、目标函数和初始解3部分。其基本思想是: (1)初始化:初始温度T(充分大),初始解状态s(是算法迭代的起点)。每一个T值的迭代次数L(Markov链长),衰减准则α,停止准则。 (2)对k=1,……,L做第(3)至第(6)步。 (3)产生新解s′。
本文忽略了对于模拟退火的算法的理论讲解,读者可参考相关的博文或者其他相关资料,本文着重于算法的实现: View Code 下面是试验的结果图: 相关资源(源码包+数据+报告)可在下面网址下载: http://download.csdn.net/download/geself/10191272 运行环境:windows7 ...